실무에 바로 쓰는 일잘러의 엑셀 데이터 분석

데이터 리터러시를 위한 기초 통계 지식부터 엑셀 파워 쿼리 & 시각화

에이블런 저자(글)

제이펍 · 2022년 11월 11일

책 소개

엑셀만 있으면 데이터 분석도 문제없다

엑셀은 직장인의 필수 도구다. 그런데도 엑셀에 데이터 분석 기능이 포함되어 있는 것을 아는 이는 많지 않다. 늘 사용하는 사칙연산이나 SUM, AVERAGE 등의 함수 외에 [데이터] 탭에서 사용할 수 있는 ‘데이터 분석’이라는 기능이 있다. 이 기능을 사용하면 데이터를 활용한 미래 예측, 원인 분석 및 관계 분석 등 다양한 데이터 분석을 실행할 수 있다.

데이터 분석의 기본이 되는 기초 통계 지식을 배울 수 있다
엑셀 데이터 분석 기능으로 결과를 구한다고 해도 통계에 대한 기초 지식이 없다면 결과를 제대로 읽고 분석할 수 없다. 이 책은 데이터 리터러시를 위해 반드시 알아야 할 통계 기초 지식도 함께 설명한다.

공공데이터 활용, 크롤링 및 파워 쿼리를 활용한 데이터 가공 방법도 배운다
가장 손쉽게 사용할 수 있는 공공데이터 활용 방법부터 엑셀을 이용한 데이터 크롤링, 엑셀 파워 쿼리를 이용한 데이터 가공을 단계별로 배울 수 있다. 이어서 엑셀 데이터 분석 기능과 차트를 이용한 시각화 기능까지 체계적으로 데이터 분석의 기초를 다질 수 있다.

문과생도 할 수 있는 데이터 활용 교육 전문 기관, 에이블런의 첫 번째 가이드 북
통계나 컴퓨터를 전공하지 않은 보통의 직장인도 데이터를 다뤄야 하는 요즘이다. 보고서나 기획서의 신뢰도를 높이고, 업무와 일상을 더 나은 방향으로 개선하는 데 데이터 활용은 선택이 아닌 필수인 시대이기 때문이다. 이미 만 명 이상의 교육생과 300여 기업 고객을 유치하여 ‘비전공자를 위한 데이터 리터러시’ 교육을 진행하고 있는 에이블런의 첫 번째 가이드 북으로 데이터 활용에 입문해 보자.


이 책의 대상 독자
● 신뢰할 수 있는 보고서를 작성하고 싶은 직장인
● 새로운 아이디어의 근거 자료를 마련하고 싶은 기획자
● 빅데이터 시대에 필수 역량을 키우고 싶은 취업 준비생
● 엑셀 파워 쿼리를 활용하고 싶은 직장인

작가정보

저자(글) 에이블런

에이블런은 ‘모든 이들의 도전과 성장을 가치있게’라는 비전 아래, 비전공자를 위한 데이터 활용 교육 서비스를 제공하고 있다. 대표적으로 ‘비전공자를 위한 데이터 리터러시’, ‘AI 기술을 활용한 디지털 트랜스포메이션’, ‘데이터 중심 디자인씽킹’ 등 최신 IT 관련 트렌드 기술 교육을 선도하고 있다. 이 책은 에이블런을 공동 창업한 지나와 제임스의 공동 집필로 완성되었다.

목차

• [1장 | 데이터로 말하는 데이터 리터러시]
  1.1 데이터 리터러시란? 012
  __데이터 리터러시 입문을 위한 데이터의 7가지 특징 013
  __데이터 리터러시를 이루는 역량 이해하기 022
  1.2 기업 및 단체의 데이터 분석 활용 사례 026
  
  [2장 | 필요한 데이터, 어디서 찾고 어떻게 불러올까?]
  2.1 누구나 사용하는 공공데이터 활용하기 032
  __국내 공공데이터 활용하기 033
  __글로벌 공공데이터 활용하기 040
  2.2 데이터 크롤링으로 웹페이지 데이터 수집하기 043
  __엑셀 파워 쿼리 준비하기 043
  __음악 순위 데이터 크롤링하기 044
  2.3 API로 빅데이터를 손쉽게 불러오기 047
  __공공데이터 사용을 위한 API 사용 신청하기 048
  __엑셀로 API 데이터 가져오기 053
  
  [3장 | 엑셀 파워 쿼리를 이용하여 데이터 가공하기]
  3.1 분석보다 중요한 데이터 전처리 060
  __데이터 전처리의 핵심, ETL 자동화 061
  __엑셀 파워 쿼리 알고 가기 062
  3.2 열 분할 및 텍스트 추출하여 데이터 통합하기 064
  __시트 통합으로 데이터 합치기 065
  __분석에 용이하도록 열 분할하기 070
  __원하는 텍스트만 추출하기 072
  __데이터 형식 지정 및 저장하기 074
  3.3 서로 다른 파일에 있는 시트 통합하기 078
  3.4 조건 열 기능 활용하여 여러 범위 데이터 통합하기 087
  3.5 잘못된 구조를 열 방향 누적 데이터로 변경하기 095
  __데이터 행/열 변경하기 095
  __조건 열 추가 및 열 병합하기 098
  __열 피벗 해제 및 열 분할하기 102
  __피벗 열 기능으로 집계하기 105
  
  [4장 | 엑셀로 이해하는 기술 통계]
  4.1 데이터 분석을 위한 통계 110
  __통계와 표본 조사 110
  __기술 통계의 원리와 활용 114
  4.2 엑셀로 기술 통계 측정하기 122
  __철광석 자료의 기술 통계표 작성 및 히스토그램 분석 122
  __기술 통계 결과 분석 128
  4.3 문제 해결을 위한 통계적 추론 이해하기 131
  __여러 연구자들이 정의한 통계적 추론의 개념 131
  __통계적 추론의 사례 134
  __통계적 추론과 문제 해결 135
  
  [5장 | 데이터를 비교하고 유의미한 차이를 알아내는 기술]
  5.1평균의 유의미한 차이를 검정하는 Z 검정, T 검정 138
  __Z 검정과 T 검정을 위한 사전 지식 쌓기 138
  __엑셀에서 Z 검정 실습하기 140
  __T 검정 실습 1 146
  __T 검정 실습 2 152
  5.2 세 집단 이상의 표본을 비교하는 분산 분석 157
  __일원배치와 이원배치 158
  __분산 분석 실습 1 160
  __분산 분석 실습 2 169
  5.3 특성이 다른 데이터를 비교하는 정규화와 표준화 178
  __정규화와 표준화의 의미 알기 178
  __정규화와 표준화 실습 1 180
  __정규화와 표준화 실습 2 189
  
  [6장 | 변수의 관계를 찾는 상관 분석과 회귀 분석]
  6.1 공공데이터를 통한 상관 분석의 이해 198
  __상관계수 유형 알아보기 198
  __공공데이터를 이용한 상관 분석 실습 200
  __상관관계와 인과관계 209
  6.2 변수로 다른 변수를 추정하는 회귀 분석 211
  __회귀 분석 알고가기 211
  __엑셀 데이터 분석 기능으로 단순 회귀 분석 실습하기 213
  __회귀 분석 결과 검증을 위한 용어 파악하기 217
  6.3 단순 회귀 분석 검증을 위한 T 검정과 F 검정 222
  __T 검정을 이용한 회귀계수별 유의성 검정 222
  __F 검정을 이용한 회귀 모형의 통계적 유의성 진단 225
  __회귀 분석을 이용한 미래 예측 실습 228
  6.4 독립 변수가 둘 이상인 다중 회귀 분석 231
  __다중 회귀 분석 알아보기 231
  __엑셀을 이용한 다중 회귀 분석 실습하기 232
  __회귀 분석 결과 검증하기 236
  6.5 다중 회귀 분석 검증을 위한 T 검정, F 검정 239
  __T 검정을 이용한 회귀계수별 유의성 검정 239
  __F 검정을 이용한 회귀모형의 통계적 유의성 진단 242
  __다중 회귀 분석을 이용한 미래 예측 244
  
  [7장 | 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화]
  7.1 탐색적 데이터 분석 248
  __탐색적 데이터 분석이란? 249
  __확증적 데이터 분석이란? 251
  7.2 데이터를 위한 차트 추가하기 254
  __순위 비교에 적합한 막대형 차트 254
  __상관관계 파악이 용이한 분산형 차트 256
  __시간 흐름에 따른 변화를 파악하는 꺾은선형 차트 257
  __지리적 위치에 따른 비교가 용이한 지도 차트 259
  __차지하는 비중 파악이 용이한 원형 차트 260
  __사각형 크기로 구분하는 트리맵 차트 262

기본정보

ISBN	9791192469317 ( 1192469313 )
발행(출시)일자	2022년 11월 11일
쪽수	268쪽
크기	152 * 215 * 13 mm
총권수	1권
시리즈명	일잘러 시리즈